Introduzione
Diventa un analista aziendale o un data scientist: il professionista qualificato che le aziende richiedono di più. Contenuto di questo master in big data sviluppato in collaborazione con la multinazionale tecnologica Indra.-5% per pagamento in contantiMetodologia online al 100%Per laureati di 3 ° gradoCaratteristiche del programmaQualificazione:Master in Information Systems, menzione in Data Science presso l' Università di Los Hemisferios (laurea di quarto livello registrata al CES e riconosciuta da SENESCYT)Approvato:Master in Data Science certificato dall'Università Nebrija di SpagnaMaster professionale in Data Science e Business Analytics presso l'FMI, Istituto accademico spagnoloQual è la menzione del Master in Information Systems in Data ScienceAffrontare nuove sfide professionali che ci permettono di trasformare l'ambiente in cui viviamo richiede una solida formazione. Una formazione innovativa e di qualità, come il Master in Information Systems, Data Science menzionata dall'Universidad de Los Hemisferios-IMF Global University.
Un programma di quarto livello che fornisce ai professionisti le conoscenze, le competenze e gli strumenti precisi per gestire, analizzare e interpretare grandi volumi di informazioni necessarie al raggiungimento degli obiettivi di business, professionisti specializzati che uniscono capacità analitica e visione strategica.
Insieme ai profili tecnici o statistici, il design e il contenuto di questo master consente ai manager e ad altri professionisti dell'organizzazione di identificare, acquisire, trasformare, analizzare e interpretare i dati e guidare la strategia, l'innovazione e il valore del loro business.
opportunità di lavoroMolteplici abilità che ti apriranno le porte
I laureati magistrali potranno assumere funzioni e compiti legati all'analisi dei dati, potendo sviluppare diversi profili professionali, quali:Scienziato dei dati
Analista di dati
Analista aziendale
Esperto di business intelligenceNel caso di quei profili con precedente esperienza nella leadership e nella gestione del team, il programma li formerà sugli aspetti tecnici per lo svolgimento di ruoli relativi alla gestione e direzione di progetti basati sui dati. Per esempio:Responsabile di progetto Analytics
Responsabile dell'analisi aziendale
Responsabile di Business Intelligence
Chief Data OfficerconoscenzaIl Master in Sistemi Informativi, menzione Data Science, offre al responsabile aziendale o al tecnico professionista la possibilità di:Estrai, elabora e analizza tutti i tipi di fonti di informazione applicando le tecniche di data science e i principali strumenti attualmente utilizzati nelle aziende.
Padroneggiare le tecniche della business intelligence tradizionale e ampliarle con le nuove possibilità offerte dai big data e dall'intelligenza artificiale.
Rileva cause, modelli e tendenze utilizzando analisi predittive basate su tecniche di apprendimento automatico.
Progettare esperimenti e test A / B per testare ipotesi e prendere decisioni basate sui dati.
Genera report e dashboard efficaci.
Gestisci progetti basati su big data e data science mantenendo un dialogo appropriato con tutti i profili del team.
Preparare proposte, nonché promuovere e guidare iniziative basate su analisi avanzate in diverse aree aziendali.
Comprendere, creare e sviluppare nuovi modelli di business basati sul valore dei dati.
Gestire adeguatamente la governance dei dati al fine di garantire la qualità e applicare correttamente i diversi requisiti normativi (RGPD) ed etici.
Acquisire visione ed esperienza dei principali campi di applicazione e casi d'uso che vengono affrontati in vari settori come marketing e CRM, banche e finanza, operazioni, Internet delle cose (IoT), analisi delle persone.Vantaggi della metodologia onlineEsperienza di apprendimento efficace:
Accesso attraverso il Virtual Campus, in modo semplice, amichevole e intuitivo, a tutte le risorse, didattiche e contenuti necessari per raggiungere lo sviluppo delle competenze e abilità necessarie .
Grazie alla progettazione e alla sequenza didattica, lo studente determina il carico e il ritmo di lavoro , potendo in ogni momento attraverso la piattaforma richiedere la guida e il supporto di docenti e tutor.
Tutorial personalizzati:
Tutorial, lezioni ed esperienze pratiche virtuali in tempo reale che consentono agli studenti di interagire con il docente per sviluppare aspetti pratici e rilevanti del contenuto della materia.
Sessioni ogni due settimane, giovedì pomeriggio, venerdì pomeriggio e sabato. (* Il programma verrà adattato alla sequenza di insegnamento, cercando di essere compatibile con l'attività lavorativa)
Disposizione accademica:
Il Master organizza le undici materie di cui è composto in due periodi accademici ordinari della durata di 18 settimane. Per questo motivo, lo studente ha cinque settimane per raggiungere gli obiettivi di apprendimento di ciascuna materia.contenutoStrumenti di Data ScientistNozioni di base su Python.
Biblioteche per la scienza dei dati: Numpy, Pandas, ecc.
Elaborazione e visualizzazione dei dati con Python.
Fondamenti di R.
R.
Elaborazione e visualizzazione dei dati con R.Impatto e valore dei big dataIntroduzione al mondo dei big data
Business intelligence vs. big data.
Tecnologie per big data.
Impatto sull'organizzazione.
Il valore dei dati e delle applicazioni per settori.Scienza dei dati Tecniche di analisi, mining e visualizzazioneIl ciclo di vita dei dati.
Qualità dei dati.
Preparazione e pre-elaborazione dei dati.
Modelli analitici.
Strumenti e tecniche di visualizzazione.Business intelligence e visualizzazioneIntroduzione alla business intelligence.
Progettazione di database.
Standard SQL.
Il Data Warehouse.
Strumenti e processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).
Visualizzazione efficace delle informazioni.Piano di laureaProgettazione e realizzazione di progetti con componenti di ricerca applicata e / o sviluppo.
Progettazione e stesura di articoli professionali di alto livello.
Analisi di modelli pratici per lo sviluppo dell'esame complesso.Tecnologia per big data e soluzioni cloudHadoop e il suo ecosistema.
Scintilla. Fondamenti e applicazioni.
Database NoSQL.
Piattaforma cloud.Statistiche per data scientistIntroduzione alla statistica.
Probabilità e campionamento.
Inferenza.
Regressione.
Progettazione di esperimenti.Apprendimento automaticoStrumenti per l'apprendimento automatico.
Tecniche e applicazioni dell'apprendimento supervisionato.
Tecniche e applicazioni dell'apprendimento senza supervisione.
Modalità e tecniche di deep learning.
Soluzioni cloud per il machine learningIntelligenza artificiale per l'aziendaIntroduzione all'intelligenza artificiale.
Tecniche e applicazioni per il processo decisionale.
Apprendimento e applicazioni per rinforzo.
Tecniche e applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL).
Sistemi e applicazioni di raccomandazione.Big Data in aziendaStandard di gestione del progetto.
Gestione agile del progetto.
Aspetti normativi ed etici.
Governance dei datiDeontologia professionaleVisione umanistica per la gestione tecnica e l'etica professionale.
Etica del servizio pubblico di fronte ai rischi di arbitrarietà e abuso di potere.
Responsabilità etica per la cura dell'ambiente e altri problemi globali.
Ambito di responsabilità del professionista.Profilo di entrataData la natura del corso, accederanno laureati di terzo livello.
Con preferenza quei professionisti i cui diplomi appartengono al vasto campo delle Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione (TIC) secondo la nomenclatura dei titoli professionali e l'accesso ai titoli accademici.
Al Master possono accedere altri professionisti che hanno una laurea di terzo livello in un campo diverso e ampio, accreditando esperienza nell'uso e nell'applicazione professionale delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione focalizzate sulla gestione dei dati e delle informazioni attraverso banche dati.
